ソーシャルリスニングでは、Twitterなどのソーシャルメディアに流れている投稿を収集し分析します。不特定多数の人が利用するメディアですので、大勢の人の素の声を多く収集することが可能です。商品開発やサービス改善に活かせる有益な投稿も数多く、その中から自社に役立つ投稿を抽出して商品開発やサービス向上に活用するのは有意義だと考えられます。
一方、母集団が「ソーシャルメディア上に投稿している人」に限定されてしまうので、日本国民全体の声が必ずしも反映されているとは限らない点は考慮する必要があります。総務省「平成26年版情報通信白書」によると、2013年末のインターネット利用者数は2012年末より392万人増加して1億44万人（前年比4.1％増）、人口普及率は82.8％（前年差3.3ポイント増）となり、インターネットはメディアとして確固たる地位を築いていると言えますが、以前書いた記事（ソーシャルメディアを取り巻く環境の変化についての考察【第1回】）の通り、ソーシャルメディアを利用している年代としては20代・30代が多いという点を理解することが必要です。
消費者の声を聴く方法として、消費者調査という手法があります。一般的な消費者調査としてよく活用されるものとしては、インターネット調査や対面インタビュー型調査があります。
消費者調査の優れている点としては、属性情報が確保できる点が挙げられるでしょう。地域的な特性を見たり、性別・年代別の傾向を把握したい場合など、属性別の特徴を捉えるには有効な手段です。ソーシャルリスニングにおいては、ソーシャルメディア上でプロフィールや会話内容などからある程度属性情報を見ることはできますが、すべてのユーザーが正しくプロフィールを公開しているわけではないため、属性情報として画一的に利用するのは難しいです。
一方、消費者調査の場合、事前に設問やストーリーが用意されたうえで回答してもらうので、質問にバイアスがかかり、誘導的な回答が含まれることもあります。選択肢を選ぶタイプの調査の場合、選択肢の示し方次第では、回答者の微妙なニュアンスを拾え切れない可能性もあります。また、何に関する調査なのかを事前にある程度把握したうえで回答してもらうので、本音が引き出しづらいケースもあるでしょう。その点では、ソーシャルリスニングは、基本的にその時に感じた本音ベースのフィーリングを抽出するので、より実態に近いレポートを得ることが可能です。
その他、ソーシャルリスニングでは全体的なトレンドを、その瞬間の「点」ではなく、時間推移軸、すなわち「線」で確認するのに適していると言えます。線で追えば、その時々の出来事をクロスさせて把握するなど、流行の盛衰と共に捉えることが可能です。
また、アンケートを設計しなくて済む手軽さも、ソーシャルリスニングの利点です。ただし、事前の調査設計や仮説立てをしっかり組み立てなければ、納得のいく調査結果が出ないのは言うまでもありません。
前回のブログ記事「ソーシャルリスニングによるリスク対策って何？ 後編」で、ソーシャルリスニングによりリスク対策を行うには「ツール・検索ワード」「目視体制」といった準備をする必要があると述べましたが、マーケティングに活用する場合も同様です。ただし、「社内体制」については、ソーシャルリスニングを企画し活用できる体制があれば、改めて作り直す必要はありません。
最も重要なのは検索ワードの設定です。どのような投稿を集めたいのかによって単語の組み合わせを考えなくてはなりません。検索ワード次第では分析結果のクオリティが大きく左右されます。そして、検索結果として挙がった投稿を、実際に内容を吟味しながら項目分けするといった作業を繰り返します。定量的な傾向を見るだけでなく、実際に役に立ちそうな投稿を抜粋し傾向を分析するなど定性データも組み合わせたレポートを作るとよいでしょう。
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